零次方机器人发布“全模态”具身数据全链路解决方案

【蜂耘网　人工智能】合肥零次方机器人有限公司于6月19日正式对外发布其研发的“全模态”具身数据全链路解决方案。该解决方案旨在系统性解决当前制约具身智能模型训练与实际场景落地的核心瓶颈问题，覆盖从数据采集、清洗处理到模型训练、最终部署的全流程。

具身智能作为人工智能发展的前沿方向，其核心在于智能体能够通过与真实物理环境的持续交互（感知、决策、执行）进行学习和适应。这一方向被普遍认为是通向通用人工智能的重要途径，并预期在智能制造、智慧服务、特种作业等多个领域带来深刻变革。然而，具身智能的发展面临显著挑战，其中高质量、多模态数据的匮乏以及数据采集与管理的高度复杂性成为阻碍技术快速落地的主要因素。大量研发实践表明，多模态数据的缺失是模型训练效果不佳和应用受阻的关键原因之一。

零次方此次发布的解决方案以构建完整的“数据闭环”为核心设计理念，力图打通从原始数据获取到模型在真实场景中有效运行的壁垒。在硬件支撑层面，方案的核心载体是其自主研发的“全模态”数采人形机器人ZERITH-H1。该机器人集成了多种先进传感器，能够同步采集视觉图像、三维空间信息、关节运动状态、精细的力/触觉反馈以及环境声音等多维度的感知数据，构建起对物理世界的全面数字化表征。尤其值得一提的是其触觉夹爪，内部集成了高分辨率视触觉传感器，赋予机器人精确感知抓取力度和物体表面细微特征的能力，使其能够完成诸如抓取豆腐这类对精度和力度控制要求极高的复杂操作任务。

在软件与数据处理层面，零次方开发了专用的ZERITH-VR应用程序。该程序构建了物理世界与虚拟世界之间的交互通道，实现了物理环境状态与虚拟模型之间的“孪生式”实时映射与同步感知，为数据采集和模型验证提供了高效平台。同时，公司自研的具身数据管理平台提供了强大的数据分类、清洗、标注和检索功能，能够将采集到的海量、异构的原始数据高效地转化为可直接用于模型训练的、高质量的结构化数据集，极大提升了数据利用效率。

该解决方案还集成了高效的训练工具链，兼容当前主流的开源算法框架，支持对基座模型进行针对性强的后训练（Fine-tuning）以适应特定任务需求。在模型推理与部署阶段，方案支持为机器人选配最高可达500 TOPS算力的边缘计算主机，确保模型能够高效运行，并在真实物理环境中输出精准、可靠的动作指令和执行效果。

该“全模态”具身数据全链路解决方案的推出，显著降低了高质量具身智能数据获取与利用的门槛，其起步定价为9.9万元。这一方案的成功应用预期将极大加速具身智能技术从实验室研究向产业化落地的转化进程，为各行各业的智能化升级提供坚实的技术支撑

（蜂耘人工智能网 责任编辑：科技蜜）